베스트 279 구글 알파 고 업데이트 137 시간 전

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알파고 대 이세돌 또는 딥마인드 챌린지 매치(Google Deepmind Challenge match)는 2016년 3월 9일부터 15일까지, 하루 한 차례의 대국으로 총 5회에 걸쳐 서울의 포 시즌스 호텔에서 진행된 이세돌과 알파고(영어: AlphaGo) 간의 바둑 대결이다.주로 얼굴인식 알고리즘에 사용된다. 이러한 방법으로 모든 경우의 수를 시뮬레이션하지 않고, 결과확률로 계산해 바둑을 둔다. 이는 바둑의 모든 경우의 수를 고려하지 않는 사람처럼 바둑을 두게 한다. 알파고는 이러한 방식으로 직관을 흉내 내면서 바둑을 두는 것이다.

알파고 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

알파고(영어: AlphaGo)는 구글의 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램이다. 영국의 스타트업 기업이었던 딥마인드가 2014년 구글에 인수되면서 개발이 본격적 …

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‘이세돌 vs 알파고’ 세기의 대결 이후 5년…AI 어디까지 왔나 …

빅히트 엔터테인먼트도 지난 연말 콘서트에서 AI로 제작한 홀로그램을 통해 2014년 세상을 떠난 마왕 故신해철을 소환, BTS와 합동 무대를 펼쳤다. 아울러 지난달 SBS TV에서 방영된 신년특집 ‘세기의 대결! AI vs 인간’에서도 1996년 고인이 된 김광석의 목소리가 AI로 되살아나 김광진의 ‘편지’와 김범수의 ‘보고 싶다’를 불러 보는 이들의 가슴을 뭉클하게 했다. 이 같은 AI의 안방극장 진출은 세대를 불문하고 AI에 더욱 친숙하게 다가갈 수 있는 계기가 되고 있다는 평가다.

소피아는 2017년 10월 미국 뉴욕 유엔 본부에서 열린 경제사회이사회(ECOSOC) 정기 회의에 등장해 발언권을 얻었다. 세계 최초로 UN 무대를 밟은 AI 로봇인 셈이다. ‘미래의 기술변화’를 주제로 열린 이날 회의에서 소피아는 아미나 모하메드 유엔 사무부총장의 질문들에 거침없이 답변을 이어갔다. 모하메드 부총장이 “인공지능이 인류보다 나은 게 뭐냐”고 묻자 “인간이 본능적으로 깨닫는 사회적이고 정서적인 지능들을 저는 이제야 겨우 이해하는 수준”이라면서 겸손하게 답했다.

구글 딥마인드 데미스 하사비스 최고경영자(CEO)가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 알파고(AlphaGo)가 승리하자 밝힌 소감이다. 지난 2016년 3월 전 세계의 이목이 대한민국 바둑판으로 쏠렸다. 5년 전만 해도 인공지능(AI)은 매우 생소한 개념이었다. 그런 AI가 인간과 대결을 한다? 세계 최정상급 프로기사인 이세돌이 구글 딥마인드가 개발한 AI 바둑 프로그램 알파고와 세기의 대결을 펼쳤다. 결과는 1승 4패.

9 thg 3, 2021 — 구글 딥마인드 데미스 하사비스 최고경영자(CEO)가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 알파고(AlphaGo)가 승리하자 밝힌 소감이다.

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현시간 구글에게 까이고있는 알파고 더빙 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

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’이세돌 vs 알파고’ 세기의 대결 이후 5년…AI 어디까지 왔나

(사진=셔터스톡).

이겼다. 우리는 달에 착륙했다.

구글 딥마인드 데미스 하사비스 최고경영자(CEO)가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 알파고(AlphaGo)가 승리하자 밝힌 소감이다. 지난 2016년 3월 전 세계의 이목이 대한민국 바둑판으로 쏠렸다. 5년 전만 해도 인공지능(AI)은 매우 생소한 개념이었다. 그런 AI가 인간과 대결을 한다? 세계 최정상급 프로기사인 이세돌이 구글 딥마인드가 개발한 AI 바둑 프로그램 알파고와 세기의 대결을 펼쳤다. 결과는 1승 4패.

전문가 대다수가 이세돌의 우세를 전망했었다. 그러나 예상과 다른 이세돌의 패배와 AI의 위력을 생중계로 지켜본 많은 사람들은 큰 충격에 빠졌다. 이세돌 9단의 1승은 그나마 위안이 됐다. 아직은 AI의 기술이 완벽하지 않다는 안도감이었다. 3월 9일은 이세돌과 알파고가 대국을 펼친 지 5주년이 되는 날이다. 알파고와 이세돌의 대국 이후 AI 기술은 어디까지 발전했을까.

이세돌 9단이 지난 2016년 3월 15일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’에서 구글 인공지능 바둑 프로그램 ‘알파고’와의 5번기 제5국 맞대결을 마친 뒤 시상식에서 잠시 생각에 잠겨있다. (사진=뉴스1).

◆ 2017년 유엔 유튜브 조회수 1위…UN 무대에 선 AI 로봇 ‘소피아’

유엔(UN) 공식 유튜브 계정에서 인공지능(AI) 로봇 ‘소피아(Sophia)’의 영상이 세계 지도자들의 UN 발언 제치고 그 해 조회수 1위를 차지해 큰 화제를 불러 모았다. 영화배우 오드리 헵번의 얼굴을 닮은 ‘소피아’는 핸슨 로보틱스(Hanson Robotics)가 지난 2016년 개발한 휴머노이드 로봇이다.

소피아는 2017년 10월 미국 뉴욕 유엔 본부에서 열린 경제사회이사회(ECOSOC) 정기 회의에 등장해 발언권을 얻었다. 세계 최초로 UN 무대를 밟은 AI 로봇인 셈이다. ‘미래의 기술변화’를 주제로 열린 이날 회의에서 소피아는 아미나 모하메드 유엔 사무부총장의 질문들에 거침없이 답변을 이어갔다. 모하메드 부총장이 “인공지능이 인류보다 나은 게 뭐냐”고 묻자 “인간이 본능적으로 깨닫는 사회적이고 정서적인 지능들을 저는 이제야 겨우 이해하는 수준”이라면서 겸손하게 답했다.

(영상=유엔 유튜브).

또 같은 해 10월 로봇으로서 세계 최초로 사우디아라비아에서 시민권을 발급받기도 했다. 국내에서는 지난 2018년 한복을 차려입고 첫 선을 보인 바 있다. 핸슨 로보틱스는 올해 소피아를 포함한 4종의 AI 로봇 모델 생산에 착수해 2021년 로봇 수천 대를 양산‧판매할 예정이라고 밝혔다. 코로나19로 비대면 문화가 확산되는 가운데 소피아처럼 사람과 상호작용하는 소셜 로봇은 점점 더 주목받고 있는 추세다.

(사진=Hanson Robotics).

◆ ‘인간 vs AI’ 이번엔 번역 대결, 그 승자는 누구

인간 번역사와 AI 번역사가 대결하면 누가 이길까? 지난 2017년 국제통역번역협회(IITA)와 세종대‧세종사이버대의 공동 주관으로 ‘인간 vs AI의 번역 대결’이 펼쳐졌다. 전문 번역사의 상대는 네이버의 파파고와 엘솔루의 시스트란, 구글 번역기였다. 바둑 대결에서는 인간이 AI에게 패했지만, 번역 대결에서는 인간의 승리였다.

문학‧비문학 지문의 한영‧영한 번역 대결 결과, 한영 번역에서 인간 번역사 팀은 30점 만점에 평균 24점을 받은 반면, 번역기는 겨우 평균 11점이었다. 또 영한 번역에서도 번역사들은 평균 25점을 받았지만, 번역기는 13점에 그쳤다. 그러나 AI는 모든 번역을 1분 안팎에 끝내는 압도적인 속도를 자랑했다.

지난 2017년 2월 21일 오후 서울 광진구 세종대학교 광개토관에서 열린 ‘인간 번역사와 인공지능(AI)의 번역 대결 행사’가 열렸다. 이날 대회는 인간 전문번역사 4명과 네이버 파파고, 구글 번역기, 시스트란 번역기가 즉석에서 번역 대결을 펼쳐 정확도 등에 따라 승패를 가르는 방식으로 진행됐다. (사진=뉴스1).

이후 AI 통번역기기는 신속성뿐만 아니라 양질의 번역을 해내는 데에도 성과를 내고 있다는 평가다. 마이크로소프트(MS)‧페이스북‧구글 등 거대 IT공룡들은 다국어 번역 모델을 앞다퉈 선보이면서 통번역 기술을 사람 수준까지 끌어올리고 있다.

◆ 범죄 예방? 사생활 침해? AI 안면인식 기술 논쟁 가속화

지난 2017년 중국이 AI를 활용, 범죄 용의자를 식별하는 기술을 도입해 화제가 됐다. 그러나 인권침해적인 요소가 많아 전 세계적으로 논란이 되자, AI 안면인식 기술의 양면성도 화두로 떠올랐다. 중국 경찰은 수년 전부터 자국 내 기업들과 함께 안면인식 시스템을 개발해왔다. 누구의 얼굴이라도 3초 안에 구별할 수 있어 범죄 예방에 효과가 있다는 게 중국 측의 설명이다.

중국 외에도 안면인식 기술을 도입·활용하려는 국가들이 늘어나고 있다. 특히 코로나19로 비대면‧비접촉 문화가 확산됨에 따라, 무인시스템의 핵심기술이라고 할 수 있는 안면인식 기술 시장이 더욱 주목받고 있는 실정이다. 최근 일본에서는 마스크로 얼굴을 가려도 거의 완벽하게 알아보는 안면인식 기술까지 나왔다.

(사진=셔터스톡).

반면 지난해 5월 미국에서 촉발된 흑인 남성 조지 플로이드의 사망 사건은 안면인식 기술의 편향성 논란에 불을 지폈다. 안면인식 기술을 둘러싸고 알고리즘의 편향성과 사생활 침해 등에 대한 우려가 커지는 가운데 안면인식 알고리즘을 속이고 무력화시키는 기술 개발 등 이 같은 문제를 풀어가려는 움직임도 본격화되고 있다.

◆ “진짜 같은 가짜가 나타났다”

지난 2019년 11월 ‘한·아세안 스타트업 엑스포 컴업(ComeUp)’ 행사에서 박영선 전 중소벤처기업부 장관이 한국의 차세대 4차 산업 스타트업 현황을 소개했다. 하지만 이는 실제 박 장관이 아닌 AI로 합성한 딥페이크 영상이었다. 발성부터 입 모양, 눈썹 근육 움직임까지 그대로 구현해 좌중을 놀라게 했다.

지난 2019년 25일 한·아세안 스타트업 엑스포 컴업 행사에서 AI로 합성해 등장한 박영선 중소벤처기업부 장관의 모습. (사진=중기부).

또 영국 ‘채널4’ 방송은 지난해 25일 AI를 활용한 딥페이크 기술로 엘리자베스 2세 여왕의 거짓 성탄절 메시지 영상을 제작해 내보냈다. 가짜 여왕은 ‘틱톡’에 영상을 남기는 것을 좋아한다면서 유행하는 춤을 추기도 했다. AI로 만들어낸 가짜 영상에 주의하자는 의도해서 제작했다는 게 방송사 측의 설명이었다.

딥러닝(deep learning)과 페이크(fake)의 합성어인 ‘딥페이크’는 AI 기술 기반의 알고리즘을 활용해 이미지나 동영상을 편집‧조작하는 기술을 말한다. 일반적으로 ‘딥페이크’라 하면 범죄 등에 악용되는 사례들로 인해 부정적 인식이 강하다. 하지만 엔터테인먼트를 비롯한 다양한 분야에서 딥페이크 기술을 활용하려는 움직임은 점점 늘어나고 있다.

(영상=Channel 4 유튜브).

◆ 날로 진화하는 로봇 개 ‘스팟’, 춤 솜씨 뽐내며 화제

지난해 말 ‘Do You Love Me?’라는 제목의 영상이 폭발적인 인기를 끌었다. 공개된 지 하루 만에 100만 명이 넘는 사람들이 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics) 로봇 개 ‘스팟(Spot)’의 춤 솜씨를 감상하면서 찬사를 보냈다. 일론 머스크 테슬라 CEO도 자신의 트위터에 관련 영상을 트윗하는 등 반응이 뜨거웠다.

(영상=Boston Dynamics 유튜브).

‘스팟’은 지난해 6월 상업적 판매가 본격적으로 시작됐다. 최근에는 로봇 팔까지 장착해 한 단계 더 업그레이드됐다. 문을 열거나 물건을 옮기고 계단을 오르는 것은 물론 정원 가꾸기와 집안 청소, 줄넘기까지 할 수 있다. 지난해 보스턴 다이내믹스를 인수한 현대자동차그룹은 이 사업의 잠재력을 높게 평가하고 있다.

현재 스팟은 포드 자동차 공장에서부터 건설 현장, 지하 광산, 원자력 발전소, 석유 시추시설, 경찰 폭발물 처리 등에 이르기까지 광범위한 영역에 투입돼 활약 중이다. 특히 최근에는 코로나19 최전방에서 의료진을 도와 코로나19 의심환자의 활력징후를 측정하는 데 사용되기도 했다. 새로운 버전의 스팟은 훨씬 광범위한 분야에서 널리 활용될 전망이다.

(사진=Boston Dynamics).

(사진=Boston Dynamics).

◆ “AI로 단백질 비밀 풀었다” 구글 딥마인드, 알파폴드2로 50년 난제 해결

전문가들 사이에서 2020년 주목할 만한 AI 성과 가운데 하나로 구글 딥마인드의 알파폴드2(Alphafold2)가 꼽힌다. 알파폴드는 단백질 폴딩(접힘)을 예측해 단백질 구조를 파악하는 AI다. 딥마인드가 AI를 이용해 50년 동안 풀리지 않았던 단백질 접힘 문제의 실마리를 찾아낸 것이다.

알파폴드2 예측과 인간 연구진 연구 결과를 비교한 폴딩 단백질 이미지. (사진=DeepMind).

지난해 11월 딥마인드는 알파폴드2가 단백질 구조 예측 능력 평가 대회인 CASP에서 압도적인 성능을 증명했다고 밝혔다. 알파폴드2는 100점 만점에 평균 92.4점의 정확도를 기록, 2등과 큰 격차를 벌이며 생물학계를 비롯해 국내‧외에서 뜨거운 반응을 이끌어냈다.

물론 알파폴드2가 결국 기존 단백질 구조 데이터를 통해 학습하는 만큼 데이터베이스(DB)에서 밝혀지지 않은 단백질 구조를 예측하는 데에는 한계가 있다는 지적도 나온다. 그러나 알파폴드2가 코로나 바이러스 단백질 일종인 ORF8 구조를 예측하는 데 성공하면서 코로나19와 같은 신종 감염병 외에도 암, 당뇨병, 알츠하이머, 파킨슨병 등 여러 질병에 대응하고 신약 물질을 만드는 데 기여할 것이라는 기대감도 크다.

(영상=DeepMind 유튜브).

◆ ’안 가르친 코딩도 척척‘ 인간처럼 대화하는 AI ’GPT-3’

(사진=셔터스톡).

GPT-3의 등장 역시 지난해 주요 AI 이슈 가운데 하나다. 마이크로소프트(MS)가 독점 라이선스를 획득한 GPT-3는 AI 연구소 오픈AI(OpenAI)가 개발한 자연어처리 AI 모델이다. 스스로 익힌 코딩으로 앱을 개발하거나 시와 소설 같은 문학 작품을 써내는 등 기존 자연어처리 모델에 비해 월등한 성능을 보이며 눈길을 끌었다. 이에 GPT-3를 활용하는 사례도 줄줄이 이어졌다.

특히 지난해 9월 GPT-3가 쓴 영국 일간지 가디언의 칼럼은 많은 이들의 놀라움을 자아냈다. GPT-3는 “사람들은 내가 인류에게 위협이 된다고 생각한다. 스티븐 호킹은 AI로 인한 인류의 종말을 경고한 바 있다. (…) AI는 인간을 파괴하지 않을 것이다. 믿어 달라”고 호소한 것. 당시 가디언의 칼럼은 6만5000회 이상 공유됐을 정도로 큰 관심을 받았다.

지난해 9월 GPT-3가 쓴 영국 일간지 가디언의 칼럼 캡처.

그러나 미국 컬럼비아대·시카고대·버클리대 공동 연구진은 GPT-3를 포함한 자연어 AI 모델이 뛰어난 언어능력에도 불구하고, 상식을 바탕으로 추론해 문제를 해결하는 능력은 여전히 크게 떨어진다는 연구 결과를 내놓기도 했다. 다른 한편으로는 GPT-3를 악용해 가짜뉴스 유포 등 악용될 가능성을 우려하는 목소리도 나오고 있다.

◆ 안방극장에도 진출한 인공지능…AI 소재 드라마‧예능 ‘인기’

이제 AI가 안방극장에도 진출해 시청자들의 시선을 사로잡고 있다. AI를 소재로 한 드라마와 예능프로그램이 인기다. 특히 지난해에는 ‘반의반’과 ‘스타트업’ 등 드라마는 물론 ‘세기의 대결! AI vs 인간’ 등 예능에서도 AI가 핵심 소재로 자주 등장했다.

드라마 ‘스타트업’ 속 장면. (사진=tvN).

지난해 12월 음악채널 엠넷(Mnet)은 AI 음악 프로젝트 ‘다시 한번’을 방영해 그룹가수 거북이의 리더 터틀맨(故임성훈)을 AI 기술로 음성과 몸짓 하나하나를 복원, 12년 만에 거북이 완성체 무대를 선보여 박수를 받은 바 있다. 또 가객 김현식의 생전 자료를 딥러닝한 AI 홀로그램을 무대로 불러내 팬들을 울리기도 했다.

빅히트 엔터테인먼트도 지난 연말 콘서트에서 AI로 제작한 홀로그램을 통해 2014년 세상을 떠난 마왕 故신해철을 소환, BTS와 합동 무대를 펼쳤다. 아울러 지난달 SBS TV에서 방영된 신년특집 ‘세기의 대결! AI vs 인간’에서도 1996년 고인이 된 김광석의 목소리가 AI로 되살아나 김광진의 ‘편지’와 김범수의 ‘보고 싶다’를 불러 보는 이들의 가슴을 뭉클하게 했다. 이 같은 AI의 안방극장 진출은 세대를 불문하고 AI에 더욱 친숙하게 다가갈 수 있는 계기가 되고 있다는 평가다.

‘SBS TV 신년특집 세기의 대결! AI vs 인간’ 故김광석 편에서 김광석의 목소리를 그대로 학습한 AI가 사후 발매된 곡인 김범수의 ‘보고싶다’를 불러 시청자들에게 감동을 선사했다. (사진=SBS).

AI타임스 윤영주 기자 [email protected]

[관련기사] “알파고도 칠전팔기?” [특별기획 AI 2030] ③ 강화학습

[관련기사] 이세돌 9단, 국산 AI ‘한돌’ 이겼다

‘알파고’ 만든 구글 딥마인드, 사상 첫 흑자 – 지디넷코리아

6 thg 10, 2021 — 구글의 인공지능(AI) 전문 자회사인 딥마인드가 사상 처음 흑자를 기록했다. ‘알파고’로 유명한 딥마인드가 지난 해 4천600만 파운드(약 745억2600 …

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이제 무서울 정도로 발전된 인공지능, 알파고의 창시자 하사비스의 이야기ㅣPOST IT

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알파고 대 이세돌 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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제4국 이세돌 vs 구글 알파고 ‘신의한수 78수’ 해외반응

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알파고는 바둑을 어떻게 둘까 – Sciencetimes – 사이언스타임즈

기계에서도 마찬가지다. 기계가 학습할 방법은 크게 두 가지이다. ‘지식공학’과 ‘경험학습’이다. 지식공학은 전문가에 의한 학습을 말한다. 이러한 학습방법에 대표적인 예로, 규칙기반을 들 수 있다. 전문가에 의해서 입력된 규칙대로 기계가 자동 수행하는 것이다. 이러한 시스템의 대표적인 예로, 의사들이 사용하는 ‘의료 진단 보조 시스템’이 있다. 의료 진단 보조 시스템은 의사가 환자의 증세를 입력하면, 기존에 전문가들이 기록한 결과를 보여주는 시스템이다.

알파고는 이러한 딥 러닝 방식을 적용하고 있다. 일반적으로 바둑을 계산해야 할 경우의 수는 250의 150제곱이다. 몬테카를로 (Monte-Carlo) 시뮬레이션을 사용하는 알파고는, 딥 러닝 방식 없이 바둑을 둔다면 이 모든 경우의 수를 계산해야 한다. 이는 우주의 원자 개수보다 많은데, 현실적으로 불가능하다. 그래서 알파고를 딥 러닝 기반으로 학습시켜서, 경우의 수를 줄이는 것이다.

경우의 수를 줄이는 방법은 크게 두 가지이다. 하나는 경우의 넓이를 줄이는 것이다. 이때 사용하는 알고리즘은 ‘정책망 (Policy Network)’이다. 딥 러닝으로 학습한 알파고는 사용자 패턴을 인지해서 사용자가 둘 가능성이 가장 높은 수와 가장 낮은 수를 계산함으로써, 고려해야 할 경우의 수를 줄여나간다. 다시 말해 19X19 바둑 공간에서 둬야 할 넓이를 줄여나가는 것이다.

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[Yettie studio 생방송] ‘세기의 대결’ 이세돌 VS 알파고 제4국

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알파고는 바둑을 어떻게 둘까 – Sciencetimes

작년 3월 알파고 (Alphago)는 세계적으로 큰 주목을 받았다. 인공지능이 접근할 수 없는 영역인 바둑에 도전했기 때문이다. 알파고는 작년 3월에 이세돌 9단과 5번에 걸쳐서 대국을 진행했었다. 당시 전문가들은 알파고가 이기기 어려울 것으로 전망했었다.

그러나 이러한 전망을 뒤엎고 알파고는 5번의 대국 중 4번을 이겨서, 인공지능 산업에 큰 파문을 불러왔다. 인공지능 불가능 영역이었던 바둑을, 알파고가 초월함으로써 인공지능의 빠른 진화를 예고한 것이다. 이에 따라 미래창조과학부는 인공지능 산업의 급히 발전을 예상했고, 향후 5년간 1조 원을 투자하겠다는 계획을 밝혔다.

올해 알파고는 또 한 번, 전 세계로부터 주목을 받고 있다. 알파고가 1년여의 학습 끝에 세계 챔피언인 커제 9단을 꺾으며 바둑 정복에 성공했기 때문이다. 구글은 알파고가 이번 대국을 끝으로 바둑 은퇴를 선언하고 새로운 영역의 출발점에 설 것이라고 밝혔다.

기존 알파고는 16만 건의 기보로 배우는 지도학습 (Supervised Learning)과 함께 바둑 지능을 학습시켰다. 이와 달리 이번 알파고 2.0은 지도학습 없이 스스로 바둑을 배워 바둑 지능을 익혔다. 이는 알파고가 인간을 뛰어넘은 새로운 방식으로 바둑을 두도록 한다.

알파고 지능만 개선 된 게 아니다. 알파고를 뒷받침하는 슈퍼컴퓨터의 하드웨어도 대폭 개선했다. 딥 마인드는 “알파고에 필요한 계산력을 줄임과 동시에 연산처리속도 (CPU)는 15배에서 20배로 끌어올렸다”라고 밝혔다.

알파고가 인공지능의 금기 영역인 바둑을 넘어설 수 있는 이유는, 머신러닝 (Machine Learning)에서 첨단기술인 ‘딥 러닝 (Deep Learning)’을 기반으로 설계됐기 때문이다. 그렇다면 알파고는 딥 러닝 기반으로 어떻게 동작하는 것일까?

인공지능 산업 영향력에 대해서 이해하는 사람은 많지만, 인공지능에 대한 개념을 알고 있는 사람은 드물다. 인공지능과 알파고 동작 원리에 대해서 알아보자.

인공지능과 딥 러닝

인공지능은 ‘지능을 기계로 구현한 것’이다. 참고로 지능은 문제를 해결할 수 있는 능력으로 정의될 수 있다. 그래서 인공지능은 문제를 해결하기 위해서 스스로 작업을 진행할 수 있는 능력으로 정의할 수 있다. 지능을 갖기 위해서는 학습이 필요하다.

기계에서도 마찬가지다. 기계가 학습할 방법은 크게 두 가지이다. ‘지식공학’과 ‘경험학습’이다. 지식공학은 전문가에 의한 학습을 말한다. 이러한 학습방법에 대표적인 예로, 규칙기반을 들 수 있다. 전문가에 의해서 입력된 규칙대로 기계가 자동 수행하는 것이다. 이러한 시스템의 대표적인 예로, 의사들이 사용하는 ‘의료 진단 보조 시스템’이 있다. 의료 진단 보조 시스템은 의사가 환자의 증세를 입력하면, 기존에 전문가들이 기록한 결과를 보여주는 시스템이다.

지식공학은 전문가에 의해서 입력한 데로 작업을 수행하기 때문에, 결과가 정해져 있다. 반면에 경험학습은 경험해서 스스로 답을 찾아가는 방식이다.

대표적인 예로 머신러닝을 들 수 있다. 뒤에서 자세히 다루겠지만, 머신러닝은 기계에 적용된 경험학습으로 정의할 수 있다. 지식공학은 특정 수학 공식을 주어, 조건 값의 입력 시 답을 찾아가게 하는 방식이다. 반면에 경험학습은 조건과 답을 주고 공식을 찾아가게 하는 방식이다. 그래서 지식공학은 ‘연역적 추론’에 가깝지만, 경험학습은 ‘귀납적 추론’에 가깝다.

정리하면 인공지능을 구현하는 방법은, 지식공학과 머신러닝으로 나눌 수 있다. 그런데 지식공학은 사람이 입력한 데로 동작하게 하기만 하면 되기 때문에, 경험학습보다 비교적 구현이 쉽다.

반면에 머신러닝은 기계가 조건과 결과를 보고, 스스로 추론하게 하므로 구현이 어렵다. 그러나 추론과정은 머신러닝이 주목받게 하는 가장 큰 이유이다. 추론능력은 기계가 스스로 경험하게 해서, 여러 분야에 적용할 수 있다는 점이다.

머신러닝의 알고리즘은 매우 많다. 이미 20여 년 전부터 머신러닝 관련 알고리즘 연구가 진행되어 왔기 때문이다. 그중 현재 가장 주목받고 있는 알고리즘은 바로 ‘딥 러닝’이다. 참고로 알파고 역시 딥 러닝을 기반으로 하고 있다.

딥 러닝은 인간신경망인 ‘뉴런’에서 착안한 알고리즘이다. 우리의 뇌는 경험 정도에 따라 뉴런 수가 달라진다. 경험 정도가 클수록 뉴런생성 수가 늘어나는데, 이는 우리가 기억을 더 잘할 수 있게 한다. 그리고 우리의 사고에도 영향을 미친다. 예를 들어 A라는 사람이 폭력적인 것을 계속 경험한다면 폭력 관련 뉴런 수는 늘어나게 되는데, A의 폭력성이 증가하게 된다.

딥 러닝은 이러한 사람의 학습구조에 착안해서 만들어진 알고리즘이다. 다시 말해 딥 러닝은 특정 학습의 경험 정도에 따라서 수학적인 가중치가 달라진다. 이는 기계에 특정 조건을 줬을 때, 같은 기계라도 행동방식이 달라지게 하는 특징이 있다.

마이크로소프트에서 개발한 ‘테이 (Tay)’로 예를 들겠다. 테이는 인공지능 채팅로봇이다. 테이는 인종차별 발언을 해서, 사회적으로 큰 질타를 받았다. 이러한 발언의 배경은 사람들과 채팅에 막말하는 경험을 했고, 딥 러닝은 이를 학습했다. 만일 차별이 아닌 화합에 대한 내용을 익혔다면, 결과는 달라졌을 것이다.

딥 러닝 기반의 알파고

알파고는 이러한 딥 러닝 방식을 적용하고 있다. 일반적으로 바둑을 계산해야 할 경우의 수는 250의 150제곱이다. 몬테카를로 (Monte-Carlo) 시뮬레이션을 사용하는 알파고는, 딥 러닝 방식 없이 바둑을 둔다면 이 모든 경우의 수를 계산해야 한다. 이는 우주의 원자 개수보다 많은데, 현실적으로 불가능하다. 그래서 알파고를 딥 러닝 기반으로 학습시켜서, 경우의 수를 줄이는 것이다.

경우의 수를 줄이는 방법은 크게 두 가지이다. 하나는 경우의 넓이를 줄이는 것이다. 이때 사용하는 알고리즘은 ‘정책망 (Policy Network)’이다. 딥 러닝으로 학습한 알파고는 사용자 패턴을 인지해서 사용자가 둘 가능성이 가장 높은 수와 가장 낮은 수를 계산함으로써, 고려해야 할 경우의 수를 줄여나간다. 다시 말해 19X19 바둑 공간에서 둬야 할 넓이를 줄여나가는 것이다.

이러한 수를 줄였다면, 가치망이 작동된다. 이러한 수를 뒀을 때, 어떤 방식으로 바둑 대전이 전개될지 예상한다. 그런데 ‘가치망 (Value Network)’은 바둑승률 예상을 시뮬레이션으로 하는 것이 아니라, 기존 학습에서 유사한 상황을 비교해서 승률 정도를 계산하게 한다.

학습 데이터에서 유사한 데이터를 추출하는 알고리즘의 경우, 컨볼루션 알고리즘 (Convolution Algorithm)을 사용한다. 주로 얼굴인식 알고리즘에 사용된다. 이러한 방법으로 모든 경우의 수를 시뮬레이션하지 않고, 결과확률로 계산해 바둑을 둔다. 이는 바둑의 모든 경우의 수를 고려하지 않는 사람처럼 바둑을 두게 한다.

알파고는 이러한 방식으로 직관을 흉내 내면서 바둑을 두는 것이다. 참고로 알파고의 학습방법에는 전문가에 의해서 직접 바둑 움직임 규칙을 받는 ‘지도학습 (Supervised Learning)’과 스스로 바둑을 두면서 익히는 ‘강화학습 (Reinforcement Learning)’으로 나뉜다.

이세돌과의 대국 때, 알파고는 16만 기보를 익히는 지도학습과 스스로 100만 번을 두면서 익히는 강화학습을 병행했었다. 그러나 이번 알파고 2.0은 기존 알파고를 기반으로 강화학습만 병행했다.

사람들의 기존 기보를 익히면, 학습은 빠르다. 그러나 사람이 두는 바둑 방식에 얽매이게 된다. 딥 러닝 방식에 의해서 ‘사람이 두는 방식’의 뉴런이 형성되기 때문이다. 일종의 고정관념이 만들어지는 것이다.

앞으로 창의적인 생각도 인공지능에 의해서 나올지도 모른다. 창의적인 생각이란 문제 해결에서 나오는데, 인공지능이 다양한 문제들을 사람의 시각에서 벗어난 생각을 해낼 수 있을지 모르기 때문이다.

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[S&T GPS]스스로 깨닫는 AI ‘알파고 제로’ 등장

– ‘16년 3월, 구글 자회사 딥마인드가 개발한 알파고(AlphaGo Lee)가 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치(Google Deepmind Challenge

– 알파고 제로에는 인간의 지식으로 AI를 교육·감독하는 ‘지도학습 시스템(supervised learning system)’이 아니라 생물의 뇌와

○ 중국의 커제 9단에 완승한 후 바둑계에서 은퇴했던 알파고가 과학 학술지 ‘네이처’를 통해 ‘알파고 제로(AlphaGo Zero)’로 컴백

’16년 3월, 구글 자회사 딥마인드가 개발한 알파고(AlphaGo Lee)가 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치(Google Deepmind Challenge. match)’를 통해 한국의 바둑 최고수 …

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인공지능의 대명사 된 알파고…\”누구냐 넌!\”

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[S&T GPS]스스로 깨닫는 AI ‘알파고 제로’ 등장

□ 은퇴했던 알파고(AlphaGo), ‘알파고 제로(AlphaGo Zero)’로 컴백

○ 중국의 커제 9단에 완승한 후 바둑계에서 은퇴했던 알파고가 과학 학술지 ‘네이처’를 통해 ‘알파고 제로(AlphaGo Zero)’로 컴백

(10.18)

– ‘16년 3월, 구글 자회사 딥마인드가 개발한 알파고(AlphaGo Lee)가 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치(Google Deepmind Challenge

match)’를 통해 한국의 바둑 최고수 이세돌 9단에 승리하면서 커다란 충격과 함께 세계적인 인공지능(AI) 신드롬 촉발

– ‘17년 5월에는 한 단계 업그레이드 된 알파고(AlphaGo Master)가 바둑 발상지인 중국에서 세계 최고의 바둑 기사인 커제

9단과의 공식 대국에서도 3대 0으로 승리

○ 딥마인드, ‘네이처(Nature)’를 통해 기술적으로 진화한 ‘알파고 제로(AlphaGo Zero)’를 공개

– 동 논문에 따르면, 새로운 알파고 제로는 이세돌을 상대했던 ‘알파고 리’, 커제와 대결했던 ‘알파고 마스터’와의 대국 결과 각각

‘100대 0’, ‘89대 11’로 압도적 승리

□ 알파고 제로, 새로운 충격파를 던진 인공지능의 진화

○ 강화학습 시스템을 적용한 자기학습 결과에 세계는 제 2의 알파고 바람

– 알파고 제로에는 인간의 지식으로 AI를 교육·감독하는 ‘지도학습 시스템(supervised learning system)’이 아니라 생물의 뇌와

유사하게 시행착오를 통해 이치를 깨닫는 ‘강화학습 시스템(reinforcement learning system)’이 적용

– 즉, 기존 알파고 리와 알파고 마스터가 인간이 만든 정석이나 기보 등을 통해 바둑을 학습했다면 알파고 제로는 바둑의 규칙

외에는 기존 지식이나 데이터 없이, 즉 인간의 도움을 받지 않고 셀프 대국을 통해 스스로 실력을 배양

– 그 결과 알파고 제로는 사흘 동안 490만 회의 셀프 대국 이후 ‘알파고 리’와 진행된 100판의 대국을 모두 이겼고, 40일 동안

2,900만 회의 셀프 대국 뒤엔 ‘알파고 마스터’와의 대국에서도 90% 가까운 승률을 기록

※ 딥마인드는 논문에서 알파고 제로가 3시간 만에 바둑 초심자처럼 상대 돌을 잡고, 19시간 만에 바둑의 사활을 이해하였으며,

70시간 만에 인간 바둑기사 수준에 이르렀다고 공개

□ 새로운 기술적 진전에 대한 기대와 우려 교차

○ 확장 가능성, 범용성 확대로 AI의 활용 폭이 획기적으로 넓혀져 신약과 신소재 개발 등 난제 해결에 돌파구가 될 것으로 기대

– 논문 제목에서 드러나듯 알파고 제로는 사전 지식이 없는 백지 상태의 신경망에서 출발하여 자기 학습을 통해 데이터를

쌓아가며 스스로 바둑의 이치를 터득

– 이 같은 알파고 제로의 능력과 관련하여 논문은 “인간이 가진 지식의 한계에 구속되지 않기 때문에 더 강력해졌다”고 설명

○ AI가 진화할수록 그 위험성을 경고하는 목소리도 더 커져 감

– 알파고 제로는 사람의 기보 없이 자기 학습을 통해 스스로 바둑의 원리를 깨우치고 필승의 길을 찾아냈다는 점에서 인간의

통제를 벗어나 AI를 더 높은 경지로 이끌었다는 평가

– 하지만 그 이면에는 ‘사람보다 더 우월하면서 독립적인 존재’에 대한 두려움 또한 이끌어냈다는 것이 AI 관련 전문가들의 견해

□ 새로운 변곡점을 그려가는 인공지능

○ ‘16년에 벌어졌던 알파고와 이세돌의 바둑 대결 이후 AI의 무한 잠재력이 크게 부각되며 주요 기업은 투자를 확대하고, 각국

정부는 발전 정책을 드라이브 하는 등 세계는 너나없이 AI 열풍 속에 빠져 있는 상황

○ 이런 가운데 AI 기술 개발에 있어 글로벌 리딩 기업 중 하나인 구글 딥마인드는 새로운 학습 방법을 적용하는 등 기존 AI의 틀을

깨는 새로운 AI 길에 도전하고, 일정 성과를 거둠으로써 AI 분야에 새로운 변곡점이 그려지고 있는 실정

○ 우리나라도 4차 산업혁명의 선도국가 도약을 위한 시책의 일환으로 AI 전략 프로젝트를 추진하고 있는 만큼 글로벌 기술 개발

트렌드에 대한 모니터링을 강화하는 한편 R&D 투자와 연구인력 양성 등 AI 선진 대열에 진입하기 위한 총체적 노력 경주

[동향]알파고를 탄생시킨 ‘천재’ 개발자들

당시 구글은 인수가를 구체적으로 밝히지 않았으나 일부 외신은 4억달러(약 4천800억원)가량을 썼다고 전했다. 구글이 최근 수년간 인공지능 분야에 투자를 확대하면서 딥마인드의 가능성을 일찌감치 파악하고 핵심 동력으로 삼은 것이다.

33세 때인 2009년 영국 유니버시티칼리지런던(UCL)에서 인지신경과학 박사 학위를 받고서 이듬해 딥마인드를 창업했다. 그가 쓴 뇌과학 관련 논문은 2007년 과학계에서 가장 역량 있는 최상위 논문 10위권에 든 적이 있다.

알파고 개발을 총괄한 데이비드 실버 박사는 영국 케임브리지대 컴퓨터공학과를 수석으로 졸업한 인재다. 알파고 대신 바둑 돌을 놓는 아자 황 연구원은 대만 출신으로 알파고의 핵심 기능인 몬테카를로 트리 검색 방법을 연구하고 있다.

바둑계 최강자인 이세돌 9단을 상대로 인공지능(AI) 프로그램 알파고가 10일 2승을 먼저 따내면서 알파고 개발자들이 덩달아 주목받고 있다.알파고를 개발한 구글 딥 …

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안싸워주고 건물만 부숴서 엘리시켜봤습니다ㅋㅋ

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[동향]알파고를 탄생시킨 ‘천재’ 개발자들

2016-03-11

바둑계 최강자인 이세돌 9단을 상대로 인공지능(AI) 프로그램 알파고가 10일 2승을 먼저 따내면서 알파고 개발자들이 덩달아 주목받고 있다.

알파고를 개발한 구글 딥마인드는 2010년 영국에서 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)와 셰인 레그, 무스타파 술레이만 등 세 명이 공동 창업한 회사다.

애초 사명은 ‘딥마인드 테크놀로지’였지만 2014년 구글에 인수되면서 ‘구글 딥마인드’로 바뀌었다.

현재 직원 100여명 규모인 구글 딥마인드는 머신러닝(기계학습)과 신경과학을 기반으로 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 개발하고 있다.

미리 프로그램된 인공지능과는 달리 머신러닝을 통해 정보를 처리함으로써 특정 분야에 국한하지 않고 다양한 분야에서 활용할 수 있는 범용 학습 알고리즘을 만드는 것이 중점 연구 분야다.

당시 구글은 인수가를 구체적으로 밝히지 않았으나 일부 외신은 4억달러(약 4천800억원)가량을 썼다고 전했다. 구글이 최근 수년간 인공지능 분야에 투자를 확대하면서 딥마인드의 가능성을 일찌감치 파악하고 핵심 동력으로 삼은 것이다.

구글 딥마인드는 심층 인공지능 기술인 ‘심층 큐 네트워크’(DQN)를 독자적으로 보유하고 있다.

이 기술은 다층 신경망(Deep Neural Network)과 큐 러닝(Q-Learning)을 조합한 기술로, 게임에서 높은 점수를 내기 위한 조작 알고리즘을 심층 강화학습을 통해 자동으로 생성하는 것을 말한다.

이 회사의 창업자 면면을 들여다봐도 흥미롭다.

허사비스 CEO는 영국에서 아끼는 ‘천재’다. 1976년 출생한 그는 13세 때 세계 유소년 체스 2위에 오르며 일찌감치 천재 소리를 들었다.

15세 때 고교 과정을 마쳤고 17세에는 수백만개의 판매고를 올린 시뮬레이션 게임 ‘테마파크’를 개발하면서 유명세를 치렀다.

22세의 나이에 영국 케임브리지대 컴퓨터공학 학사 과정을 마쳤고 바로 비디오게임 회사인 ‘엘릭서 스튜디오’를 차려 글로벌 게임 업체들과 협업해 다양한 게임을 출시했다. 다섯 차례 세계 게임 챔피언 자리에 오르기도 했다.

33세 때인 2009년 영국 유니버시티칼리지런던(UCL)에서 인지신경과학 박사 학위를 받고서 이듬해 딥마인드를 창업했다. 그가 쓴 뇌과학 관련 논문은 2007년 과학계에서 가장 역량 있는 최상위 논문 10위권에 든 적이 있다.

또 다른 창업자 레그는 뉴질랜드 출신으로 와이카토대를 나와 오클랜드대에서 자연과학 석사, 스위스 소재 IDSIA에서 박사 학위를 받았다.

영국 UCL 산하 ‘개츠비 컴퓨테이셔널 신경과학 연구소’ 박사 과정 연구원으로 있으면서 2010년 하사비스와 만나 딥마인드를 창업했다.

그는 인공지능과 머신러닝, 인공지능 보안 등 분야에서 이론과 실행에 두루 밝은 인물로 알려졌다.

술레이만은 19세 때 영국 옥스퍼드대를 자퇴하고 청소년을 대상으로 전화 상담을 해주는 비영리기관인 ‘무슬림 청소년 헬프라인’을 설립한 특이한 경력을 지녔다.

현재 딥마인드에서 인공지능 응용 부문 책임자(CPO)로서 다양한 구글 제품에 인공지능 기술을 접목하는 일을 총괄하고 있다.

알파고와 이세돌 9단의 대국에 참여하면서 방한한 직원들도 내로라하는 인물들이다.

알파고 개발을 총괄한 데이비드 실버 박사는 영국 케임브리지대 컴퓨터공학과를 수석으로 졸업한 인재다. 알파고 대신 바둑 돌을 놓는 아자 황 연구원은 대만 출신으로 알파고의 핵심 기능인 몬테카를로 트리 검색 방법을 연구하고 있다.

주제에 대한 관련 정보 구글 알파 고

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